Процессная аналитика (Process Mining) позволяет визуализировать, анализировать и оптимизировать бизнес-процессы. Поэтому востребованность этого инструмента у отечественных компаний растет. Прогнозы указывают на то, что в 2026 году объем российского рынка Process Mining увеличится с 1,4 до 2 млрд рублей. Почему цифровизация может быть неэффективна, зачем бизнесу процессная аналитика и в чем ее преимущество перед BI-системами, рассказал владелец продукта Process mining платформы производства ПО «Сфера» (входит в ИТ-холдинг Т1) Александр Екимов.

«Зоопарк решений»: почему автоматизация не работает

Для управления бизнес-процессами российские компании часто используют десятки разрозненных решений (CRM, ERP, BPM), которые автоматизируют отдельные функции, но не позволяют адекватно оценить общее положение дел. На стыке между этими системами — в «серой зоне» — возникают дыры, в которые утекает прибыль.

Приведем пример, как несогласованная работа разных систем может привести к потере денег и клиентов. Когда заявки пользователей обрабатываются в нескольких системах, данные часто приходится переносить вручную. Это становится причиной ошибок. Время выполнения заказа растет, и клиенты уходят к конкурентам. Это может произойти с любой компанией, даже если у нее высокий уровень цифровой зрелости.

Когда процесс проходит через несколько информационных систем, найти, на каком этапе произошла поломка, очень сложно. Именно для решения таких задач предназначена процессная аналитика (Process Mining).

Process Mining строит модель сквозного процесса на основе данных из журналов событий информационных систем компании. Технология визуализирует, как процесс функционирует на всех этапах, и если находит отклонения от регламента, то указывает на причины и дает рекомендации, как устранить поломку.

Диагностика бизнеса: Process Mining VS BI

Бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) и процессная аналитика — это инструменты, которые решают общую задачу. Они предназначены для повышения эффективности работы компании на основе данных.

При этом есть важное отличие. BI-системы в первую очередь работают с агрегированными метриками и срезами: они могут зафиксировать, что «заявки обрабатываются дольше обычного», но не восстановят фактический путь выполнения — последовательность шагов, ветвления и переходы между системами. Поэтому такие инструменты хуже отвечают на вопрос, на каком именно этапе и в какой логике процесса возникла задержка. Сводные KPI при этом часто сглаживают картину и не показывают всю вариативность сроков и маршрутов. Например, согласно SLA среднее время решения поставщиком ИТ-услуг проблемы заказчика — три дня. Взяв среднее значение, BI показывает, что компания укладывается в эти сроки. Но в реальности 70% обращений обрабатываются в тот же день, а на работу с остальными заявками может уйти неделя. Процессная аналитика не только зафиксирует этот факт, но и найдет причину проблемы, визуализировав бизнес-процесс. Таким образом, использование Process Mining позволяет компаниям перейти на качественно новый уровень управления процессами.

Зачем бизнесу Process Mining

Процессную аналитику часто называют «МРТ для бизнеса», потому что эта технология показывает реальную картину: какие шаги приводят к зависанию, снижению эффективности процессов и дополнительным расходам.

Process Mining выявляет узкие места: дублирующиеся операции, лишние согласования, ошибки в системах, нарушение сроков, пробелы в документообороте. Также она дает рекомендации, как «починить» процессы и сократить операционные затраты. Совокупный экономический эффект от внедрения процессной аналитики только в банковской отрасли за 2018-2025 гг. превысил 45 млрд рублей.

Визуализировав всю цепочку процесса, Process Mining может рассчитать рентабельность инвестиций и их окупаемость — сколько времени сэкономит автоматизация конкретного участка работы и какую прибыль это принесет бизнесу. Процессная аналитика также помогает оценить эффекты от реинжиниринга бизнес-процессов, сравнив, как было «до» и как стало «после».

Технология выявляет отклонения от регламентов в процессах, где важна строгая последовательность действий: закупках, поставках, документообороте или финансовых операциях. Например, если по регламенту оплата товаров должна проходить только после подтверждения отгрузки, Process Mining покажет случаи, когда платеж был выполнен раньше, и поможет выяснить причину отклонения.

Процессная аналитика вносит вклад в улучшение клиентского сервиса: она анализирует процесс продаж и помогает разобраться, почему пользователи отменяют заказы, оставляют плохие отзывы или недовольны обслуживанием.

Таким образом, Process Mining позволяет бизнесу оптимизировать процессы, за счет чего снижаются издержки, растет уровень удовлетворенности клиентов и прибыль.

Вам пора: когда переходить на процессную аналитику

Есть ряд признаков, которые указывают на то, что компании пора переходить к процессной аналитике. Среди них — высокий отток клиентов, медленные бизнес-процессы и неэффективность RPA-проектов.

Если автоматизация и интеграция процессов не приводят к ускорению, значит, причина, скорее всего, в их логике или в человеческом факторе. Процессная аналитика ищет узкие места в бизнес-процессах: например, причиной недовольства клиентов может быть задержка на этапе согласования, ручная обработка заявки или нарушение сроков доставки.

Инвестиции в роботизацию часто не окупаются, если для автоматизации выбран неподходящий процесс — например, с высокой вариативностью сценариев, большим количеством исключений или ручных согласований. Процессная аналитика позволяет бизнесу еще до старта RPA-проектов принять правильные решения — выбрать подходящие процессы для автоматизации и рассчитать экономический эффект.

Таким образом, процессная аналитика — это инструмент с большим потенциалом. Сложные процессы есть практически во всех отраслях экономики, поэтому все больше компаний будут внедрять Process Mining, повышая свою цифровую зрелость и переходя от точечной автоматизации к управлению сквозными процессами.

Источник: